본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.
Direct Georeferencing을 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS와 INS로 센서의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 측량 시에 항측기에 GPS와 INS 및 CCD 카메라를 탑재하여 동시에 측량을 하고, Direct Georeferencing에 의한 CCD 영상으로 수치정사영상을 제작하여, 수치정사영상의 적용 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 Direct Georeferencing에 의하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. Direct Georeferencing에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
사용 중에 유실되는 어구는 해양 오염의 주요 원인이 되며 이를 처리하는 많은 정책적, 기술적 노력이 진행되어져 왔다. 수중에서 유실되는 폐어구를 효과적으로 수거하기 위해서는 현재의 위치를 아는 것이 중요하다. 수중 환경에서 GPS를 이용하는 것은 불가능하며 위치추정을 위해서는 다른 특별한 장치가 필요하다. 그리고 조류에 의한 이동성 또한 수중 위치추정에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 GPS나 Sonar와 같은 외부 신호를 이용하지 않고 자체위치정보를 발생하고 이를 저장하는 시스템에 대하여 기술하였다. 관성항법장치 원리와 지자기가 갖는 특성을 이용하여 수중에서 이동 중에서도 위치를 추정할 수 있는 정보를 제공하는 방법과 장치를 제안하였으며, 본 연구에서 제안하고 구현된 임베디드 기반의 시스템의 기능을 확인하기 위한 시험을 수행하였다.
관성항법시스템은 항체의 자세, 속도 및 위치정보를 획득하기 위하여 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 관성센서는 매우 고가이며, 무겁고, 시간이 경과함에 따라 센서의 오차가 누적되어 발산하게 되는 단점이 있다. 한편 GPS를 이용한 항법시스템은 오차의 누적이 없고, 위성의 가시성만 확보된다면 빠르게 항체의 속도, 위치정보를 획득할 수 있으며, GPS 안테나 배열을 이용하면, 항체의 자세요소도 계산이 가능하다. 본 연구에서는 중저가 GPS 수신기의 안테나 배열을 사용하여 항체의 위치측위 정확도 및 자세 정확도 모두를 개선시키기 위한 방법을 연구하였다. 중저가형의 GPS 수신기 안테나 배열을 사용한 자세 결정 방법은 기준과 보조 안테나 사이의 상대적인 벡터에 초점을 맞추었다. 기준 안테나의 위치는 의사거리 측위로 한 단독 측위가 사용되었기 때문에 미터 수준으로 결정된다. 또한 항체의 측위 정확도 향상을 위해, 무선 인터넷을 이용하여 실시간 차분 보정을 실시하였으며, 중저가의 2주파 GPS 수신기를 사용하였다. 본 연구의 결과는 측위에서 센티미터 수준의 정확도를, 자세결정에서 도 수준의 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 실제 관성항법센서를 사용하여 개발된 스트랩다운형 관성항법시스템
및 이용 알고리즘에 대한 성능 및 오차를 평가하는 것이다. 시험은 관성항법센서의 조합을
두가지로 나누어 수행하였는데, 서로 다른 바이어스를 갖는 중급의 가속도계와 저급의 가
속도계가 사용되었으며, 자이로의 경우는 FOG(Fiber Optic Gyro)를 사용하였다(SDINS-1,
SDINS-2). 관성항법시스템의 성능을 평가하기 위해서 두가지의 시험이 수행되었으며, 3축
운동 시험대를 이용한 지상정지시험과 차량을 이용한 단거리 주행시험을 수행하였다. 단거
리 주행시험의 결과는 정확도 20 mm를 갖는 DGPS(Differential GPS)의 시험결과와 비교
하였으며, 결과 및 오차를 나타내었다.
본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합 기술의 최근 동향에 대해 다룬다. GNSS 만으로는 자율주행에서 요구하는 정밀측위의 정확도 및 신뢰도를 만족시킬 수 없다. 본 논문에서는 GNSS와 주행계, 자이로스코프 등의 관성항법 센서를 결합하는 복합측위 기술을 소개한다. 또한 라이다 및 스테레오 비전에서 탐지된 랜드마크를 정밀지도에 수록된 정보와 매칭시키는 측위 기법의 최근 동향을 소개한다.
Autonomous unmanned vehicle is able to find the path and the way point by itself. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of extended kalman filter for the navigation.
근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.
본 논문은 차량 환경에서 GPS 반송파 기반 위치 결정을 위한 반송파 불연속 측정치 검출에 대한 내용을 다룬다. 반송파 기반 위치 결정 방식에 있어서 위치 정확도의 신뢰도를 확보하기 위해서는 반송파 불연속 측정치를 검출해야 한다. 반송파 불연속 측정치를 검출하는 방식에는 여러 연구가 있지만 본 연구에서는 차분된 반송파 측정치와 저가의 관성센서를 이용해 추정한 차분된 반송파의 차이를 모니터링 값으로 설정함으로써 GPS 불연속 측정치를 검출한다. 저가의 불연속 측정치 검출 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 설계된 불연속 측정치 검출 성능 만족을 위한 관성센서 성능 범위를 도출한다. 이를 통해 적절한 가격과 성능의 관성센서 선택이 가능하다. 선정된 관성센서가 설계치를 만족하는지를 검증하기 위하여 회전 테이블 실험을 진행하였다. 결과적으로 실험치가 설계된 불연속 측정치 검출 성능을 보수적으로 만족하는 검출 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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